神经网络BP算法的C语言实xian 2.docx
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神经网络BP算法的C语言实xian2
神经网络BP算法的C语言实现
文件输入输出目录为：
F:
\BP\
训练样本文件名：
训练样本.txt
值为：
1
1
-1
1
-1
1
0
1
0
1
输出文件名为：
阈值.txt权值.txt
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
#include"stdlib.h"
#include"math.h"
#include"conio.h"
#include"stdio.h"
#defineN2/*/学习样本个数*/
#defineIN3/*/输入层神经元数目*/
#defineHN3/*/隐层神经元数目*/
#defineON2/*/输出层神经元数目*/
#defineZ20/*/旧权值保存-》每次study的权值都保存下来*/
doubleP[IN];/*/单个样本输入数据*/
doubleT[ON];/*/单个样本教师数据*/
doubleW[HN][IN];/*/输入层至隐层权值*/
doubleV[ON][HN];/*/隐层至输出层权值*/
doubleX[HN];/*/隐层的输入*/
doubleY[ON];/*/输出层的输入*/
doubleH[HN];/*/隐层的输出*/
doubleO[ON];/*/输出层的输出*/
doubleYU_HN[HN];/*/隐层的阈值*/
doubleYU_ON[ON];/*/输出层的阈值*/
doubleerr_m[N];/*/第m个样本的总误差*/
doublea;/*/输出层至隐层的学习效率*/
doubleb;/*/隐层至输入层学习效率*/
doublealpha;/*/动量因子，改进型bp算法使用*/
doubled_err[ON];
FILE*fp;
/*定义一个放学习样本的结构*/
struct{
doubleinput[IN];
doubleteach[ON];
}Study_Data[N];
/*改进型bp算法用来保存每次计算的权值*/
struct{
doubleold_W[HN][IN];
doubleold_V[ON][HN];
}Old_WV[Z];
intStart_Show（）
{
clrscr（）;
printf（"\n
***********************\n"）;
printf（"*Welcometouse*\n"）;
printf（"*thisprogramof*\n"）;
printf（"*calculatingtheBP*\n"）;
printf（"*model!
*\n"）;
printf（"*Happyeveryday!
*\n"）;
printf（"***********************\n"）;
printf（"\n\nBeforestarting,pleasereadthefollows
carefully:
\n\n"）;
printf（"1.PleaseensurethePathofthe'训练样
本.txt'（xunlianyangben.txt）is\ncorrect,like'F:
\BP\训练样
本.txt'!
\n"）;
printf（"2.Thecalculatingresultswillbesavedinthe
Pathof'F:
\\BP\\'!
\n"）;
printf（"3.Theprogramwillload10dataswhenrunning
from'F:
\\BP\\训练样本.txt'!
\n"）;
printf（"4.TheprogramofBPcanstudyitselfforno
morethan30000times.\nAndsurpassingthenumber,the
programwillbeendedbyitselfin\npreventingrunning
infinitelybecauseoferror!
\n"）;
printf（"\n\n\n"）;
printf（"Nowpressanykeytostart...\n"）;
getch（）;
getch（）;
clrscr（）;
}
intEnd_Show（）
{
printf（"\n\n----------------------------------------------
-----\n"）;
printf（"Theprogramhasreachedtheendsuccessfully!
\n\nPressanykeytoexit!
\n\n"）;
printf（"\n
***********************\n"）;
printf（"*Thisistheend*\n"）;
printf（"*oftheprogramwhich*\n"）;
printf（"*cancalculatetheBP*\n"）;
printf（"*model!
*\n"）;
printf（"***********************\n"）;
printf（"*Thanksforusing!
*\n"）;
printf（"*Happyeveryday!
*\n"）;
printf（"***********************\n"）;
getch（）;
exit（0）;
}
GetTrainingData（）/*OK*/
{intm,i,j;
intdatr;
if（（fp=fopen（"f:
\\bp\\训练样本.txt","r"））==NULL）/*
读取训练样本*/
{
printf（"Cannotopenfilestrikeanykeyexit!
"）;
getch（）;
exit
（1）;
}
m=0;
i=0;
j=0;
while（fscanf（fp,"%d",&datr）!
=EOF）
{j++;
if（j<=（N*IN））
{if（i{
Study_Data[m].input[i]=datr;
/*printf（"\ntheStudy_Datat[%d].input[%d]=%
f\n",m,i,Study_Data[m].input[i]）;getch（）;*//*usetocheck
theloadedtrainingdatas*/
}
if（m==（N-1）&&i==（IN-1））
{
m=0;
i=-1;
}
if（i==（IN-1））
{
m++;
i=-1;
}
}
elseif（（N*IN）{if（i{Study_Data[m].teach[i]
=datr;
/*printf（"\nTheStudy_Data[%d].teach[%d]=%
f",m,i,Study_Data[m].teach[i]）;getch（）;*//*usetocheck
theloadedtrainingdatas*/
}
if（m==（N-1）&&i==（ON-1））
printf（"\n"）;
if（i==（ON-1））
{m++;
i=-1;
}
}
i++;
}
fclose（fp）;
printf（"\nThereare[%d]datatsthathavebeenloaded
successfully!
\n",j）;
/*showthedatawhichhasbeenloaded!
*/
printf（"\nShowthedatawhichhasbeenloadedas
follows:
\n"）;
for（m=0;m{for（i=0;i{printf（"\nStudy_Data[%d].input[%d]
=%f",m,i,Study_Data[m].input[i]）;
}
for（j=0;j{printf（"\nStudy_Data[%d].teach[%d]=%
f",m,j,Study_Data[m].teach[j]）;
}
}
printf（"\n\nPressanykeytostartcalculating..."）;
getch（）;
return1;
}
/*///////////////////////////////////*/
/*初始化权、阈值子程序*/
/*///////////////////////////////////*/
initial（）
{inti;
intii;
intj;
intjj;
intk;
intkk;
/*隐层权、阈值初始化*/
for（i=0;i{
for（j=1;j{W[i][j]=（double）（（rand（）/32767.0）*2-1）;/*初
始化输入层到隐层的权值，随机模拟0和1-1*/
printf（"w[%d][%d]=%f\n",i,j,W[i][j]）;
}
}
for（ii=0;ii{
for（jj=0;jj{V[ii][jj]=（double）（（rand（）/32767.0）*2-1）;
/*初始化隐层到输出层的权值，随机模拟0和1-1*/
printf（"V[%d][%d]=%f\n",ii,jj,V[ii][jj]）;
}
}
for（k=0;k{
YU_HN[k]=（double）（（rand（）/32767.0）*2-1）;/*隐层阈值初
始化,-0.01~0.01之间*/
printf（"YU_HN[%d]=%f\n",k,YU_HN[k]）;
}
for（kk=0;kk{
YU_ON[kk]=（double）（（rand（）/32767.0）*2-1）;/*输出层阈值
初始化,-0.01~0.01之间*/
}
return1;
}/*子程序initial（）结束*/
/*//////////////////////////////////////////*/
/*第m个学习样本输入子程序*/
/*/////////////////////////////////////////*/
input_P（intm）
{inti,j;
for（i=0;i{P[i]=Study_Data[m].input[i];
printf（"P[%d]=%f\n",i,P[i]）;
}
/*获得第m个样本的数据*/
return1;
}/*子程序input_P（m）结束*/
/*/////////////////////////////////////////*/
/*第m个样本教师信号子程序*/
/*/////////////////////////////////////////*/
input_T（intm）
{intk;
for（k=0;kT[k]=Study_Data[m].teach[k];
return1;
}/*子程序input_T（m）结束*/
H_I_O（）
{
doublesigma;
inti,j;
for（j=0;j{
sigm
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